python使用chatgpt实现代码

下面是使用Python实现ChatGPT的代码示例：

首先，需要安装transformers库和torch库：

pip install transformers
pip install torch

然后，导入所需的库和模型：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

接着，加载ChatGPT模型和分词器：

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-small")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-small")

最后，使用以下代码来与ChatGPT进行交互：

# 与模型进行对话
def chat_with_gpt(prompt):
    # 输入转换为模型输入格式
    input_ids = tokenizer.encode(prompt + tokenizer.eos_token, return_tensors='pt')
    # 生成回复
    output = model.generate(input_ids, max_length=1000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
    response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
    return response

以上代码会生成一个`chat_with_gpt`函数，该函数接收一个字符串作为输入，然后使用ChatGPT模型生成对话的回复。可以调用这个函数来与ChatGPT进行对话。

示例代码：

# 加载模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-small")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-small")

# 与模型进行对话
def chat_with_gpt(prompt):
    # 输入转换为模型输入格式
    input_ids = tokenizer.encode(prompt + tokenizer.eos_token, return_tensors='pt')
    # 生成回复
    output = model.generate(input_ids, max_length=1000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
    response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
    return response

# 与ChatGPT进行对话
while True:
    # 输入询问
    prompt = input("你: ")
    # 生成回复
    response = chat_with_gpt(prompt)
    # 输出回复
    print("ChatGPT: " + response)

以上代码会启动一个循环，每次输入一个问题，ChatGPT会生成一个回复。